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顧客のリピート購入行動を分析しようとしています。

私の目標は 2 つあります。

  1. 1 回だけ発生するすべての顧客アイテムの郵便番号の組み合わせを削除します (繰り返しのないものを削除します)。
  2. 繰り返されるレコードについては、同じことを要約して、複数の注文間の平均日数と総売上高を取得する必要があります

次のデータがある場合：

Customer#   Item        Zip     Date            Qty     Net Sales
---------   --------    -----   ----------      ---     ---------
ABC123      GHTH123     76137   2014-01-01      10      1500
XYZ999      ZZZZZZZ     68106   2015-02-01      1       50
DEF456      167AAAA     60018   2015-03-01      12      650
XYZ999      YYYYYYY     68106   2015-01-01      3       150 
XYZ999      ZZZZZZZ     68106   2015-04-01      10      500
XYZ999      YYYYYYY     68106   2015-03-01      12      600
XYZ999      YYYYYYY     68106   2015-05-01      10      500 
ABC123      GHTH123     76137   2014-01-15      8       1200
ABC234      N867689     23218   2014-01-01      10      1500
ABC123      DDFF121     76137   2014-01-27      15      2250

次の出力を取得しようとしています。

Customer#   Item        Zip     Avg Days/Ord    Tot Ord     Total Amt
---------   --------    -----   ----------      -------     ---------
ABC123      GHTH123     76137   15              2           2700
XYZ999      ZZZZZZZ     68106   60              2           550
XYZ999      YYYYYYY     68106   60              3           1250

私は sqldiff パッケージを使用してDATEDIFF関数を使用しようとしていましたが、動作しないため、それでどこにもDATEDIFF行きませんR。

誰かがここでより良いアプローチを手伝ってくれますか?

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あなたが試すことができます

library(dplyr)
df1 %>% 
    group_by(Customer, Item, Zip) %>%
    filter(n()>1) %>% 
    summarise(AvgDays=mean(diff(Date)),TotOrd= n(), TotAmt=sum(NetSales))
#   Customer    Item   Zip AvgDays TotOrd TotAmt
#1   ABC123 GHTH123 76137      14      2   2700
#2   XYZ999 ZZZZZZZ 68106      59      2    550
#3   XYZ999 YYYYYYY 68106      60      3   1250

または

library(data.table)
setDT(df1)[, if(.N>1) list(AvgDays= mean(c(diff(Date))), TotOrd=.N, 
                  TotAmt=sum(NetSales)), .(Customer, Item, Zip)] 
#   Customer    Item   Zip AvgDays TotOrd TotAmt
#1:   ABC123 GHTH123 76137      14      2   2700
#2:   XYZ999 ZZZZZZZ 68106      59      2    550
#3:   XYZ999 YYYYYYY 68106      60      3   1250
于 2015-05-26T07:48:12.077 に答える